1.算法運(yùn)行效果圖預(yù)覽
(完整程序運(yùn)行后無水印)
貝葉斯優(yōu)化過程
貝葉斯優(yōu)化后的CNN訓(xùn)練和識別結(jié)果
標(biāo)準(zhǔn)的CNN的識別結(jié)果
2.算法運(yùn)行軟件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
（完整版代碼包含詳細(xì)中文注釋和操作步驟視頻）
% 使用貝葉斯優(yōu)化算法確定最優(yōu)的批次大小和學(xué)習(xí)率
[MBsize, Lr] = func_BOA();
% 構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
layers = func_model(Nclass, Dim);
% 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)
net = trainNetwork(Pbk_train, Tbk_train,layers, options);
% 對訓(xùn)練集和測試集進(jìn)行預(yù)測
y_pre1 = predict(net, Pbk_train);
y_pre2 = predict(net, Pbk_test);
% 計(jì)算預(yù)測準(zhǔn)確率
Acc1 = sum((ylab1 == T_train)) / Num1;
Acc2 = sum((ylab2 == T_test)) / Num2;
% 繪制訓(xùn)練集預(yù)測結(jié)果
figure
plot(1:Num1, T_train, 'r-s')?? %真實(shí)值
hold on
plot(1:Num1, ylab1, 'b-o')???? %預(yù)測值
legend('真實(shí)值', '預(yù)測值')
title(['訓(xùn)練集預(yù)測準(zhǔn)確率=',num2str(Acc1)])
% 繪制測試集預(yù)測結(jié)果
figure
plot(1:Num2, T_test, 'r-s')?? %真實(shí)值
hold on
plot(1:Num2, ylab2, 'b-o')??? %預(yù)測值
legend('真實(shí)值', '預(yù)測值')
title(['測試集預(yù)測準(zhǔn)確率=',num2str(Acc2)])
% 繪制混淆矩陣
figure
subplot(121);
confusionchart(T_train, ylab1);
title('訓(xùn)練集混淆矩陣');
subplot(122);
confusionchart(T_test, ylab2);
title('測試集混淆矩陣');
% 保存結(jié)果
save R1.mat Num1 T_train ylab1 T_test ylab2
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4.算法理論概述
??????貝葉斯優(yōu)化是一種全局優(yōu)化方法，特別適用于黑盒函數(shù)優(yōu)化問題砾层，即目標(biāo)函數(shù)的形式未知或者很難計(jì)算梯度的情況肛炮。貝葉斯優(yōu)化通過構(gòu)建一個(gè)代理模型（如高斯過程）來近似目標(biāo)函數(shù)，并利用該代理模型來指導(dǎo)搜索過程宝踪。
??????貝葉斯優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Bayes-CNN）通過結(jié)合貝葉斯優(yōu)化和CNN的優(yōu)點(diǎn)來提高模型的性能侨糟。具體來說，貝葉斯優(yōu)化可以用來優(yōu)化CNN中的超參數(shù)瘩燥，如學(xué)習(xí)率等粟害。
??????基于貝葉斯優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Bayes-CNN）的多因子數(shù)據(jù)分類識別算法通過結(jié)合貝葉斯優(yōu)化和CNN的優(yōu)點(diǎn)，能夠有效地處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)分類任務(wù)颤芬。這種方法不僅能夠自動優(yōu)化模型的超參數(shù)悲幅，還能夠處理不同類型的數(shù)據(jù)輸入套鹅，因此在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用前景。
